• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제36권1호
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• pp.39-51
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• 2011

본 연구는 측두하악장애의 연구 진단 기준(Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorder; RDC/TMD)을 이용하여 구분된 측두하악장애(Temporomandibular Disorder; TMD) 환자를 대상으로 안면의 골격적 양상과 TMD 사이의 연관성을 규명하고 교정 환자의 진단과 치료에 있어 RDC/TMD의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 서울대학교 치과병원 구강내과에 측두하악장애의 진단과 치료를 위해 내원한 여성 환자들의 의무 기록 및 방사선사진을 검토하였으며 환자의 연령이 18세 미만이거나 전신 질환, 골격적 기형 또는 측두하악관절 부위의 외상 병력이 있는 경우는 제외되었다. 총 96명의 여성 환자로부터 얻은 RDC/TMD Axis I 을 포함한 임상 검사 결과와 측방 두부규격방사선사진 (lateral cephalogram), 파노라마 방사선사진(panoramic radiograph) 및 횡두개 방사선사진(transcranial radiograph)을 이용한 방사선적 검사 결과를 분석하였다. RDC/TMD를 이용하여 집단을 분류한 후 측방 두부규격방사선사진의 각도 및 길이 요소들을 계측하여 안면의 골격 관계, 상하악 관계 및 치열 관계를 분석하였다. 통계적 분석법으로는 독립표본 t-검정(independent t-test), 일원분산분석(one-way Analysis of Variance; one-way ANOVA) 및 카이제곱 검정(chi-square test)을 이용하였고 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 근육 문제를 진단하는 RDC/TMD Axis I 의 제 1 군 측두 두부방사선적 특징에서 통계적 유의성이 인정되지 않았다. 2. 관절원판 변위를 임상적으로 진단하는 제 2 군에서는 개구 장애를 동반하지 않는 비정복성 관절원판 변위가 있는 경우 관절원판 변위가 없는 정상 집단에 비하여 articular angle이 큰 것으로 나타났다. 3. 관절통, 관절염 및 관절증을 진단하는 제 3 군에서는 articular angle, FMA, Bjork sum, posterior facial height 및 facial height ratio에서 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4. TMD 진단군과 골격적 양상 사이의 관계를 단순화하기 위하여 RDC/TMD Axis I 각 군을 양분법적으로 분류한 뒤 동일 한 방식으로 분석을 시행하였다. 그 결과 제 1 군에서는 overjet, 제 2 군에서는 articular angle, facial height ratio 및 IMPA, 마지막으로 제 3 군에서는 articular angle, gonial angle, facial convexity, FMA, Bjork sum, posterior facial height, facial height ratio 및 ANB angle에서 유의한 차이를 보였다. 이상의 RDC/TMD Axis I 을 이용하여 진단된 측두하악장애 환자를 대상으로 안면의 골격적 양상과 TMD 사이의 연관성 을 분석한 결과로부터 RDC/TMD Axis I 임상 진단에 따라 진단한 측두하악장애 환자 중 제 2 군과 제 3 군의 환자들에서 측두하악장애와 관련된 것으로 알려진 하악골의 후하방 회전으로 인한 골격적 차이가 존재함을 확인하였다. RDC/TMD Axis I은 교정 전 혹은 교정 치료 진행 중에 임상 검사 및 일반 방사선사진으로부터의 제한된 정보를 바탕으로 교정 치료 중 고려하여야 할 TMD 환자를 감별하는데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.